Künstliche Intelligenz im EU-Vergleich: Einflussfaktoren und Potenziale

Malte Roloff, Marie-Christin Papen and Martin Lundborg

No 537, WIK Discussion Papers from WIK Wissenschaftliches Institut für Infrastruktur und Kommunikationsdienste GmbH

Abstract: Die vorliegende Studie untersucht die treibenden Faktoren hinter der Implementierung von Künstlicher Intelligenz in den Europäischen Mitgliedsstaaten. Während nordeuropäische Länder und die Benelux-Staaten bei der KI-Nutzung führend sind, liegt Deutschland nur knapp über dem europäischen Durchschnitt. Vor dem Hintergrund eines gemeinsamen europäischen Wirtschaftsraums und einer europäischen Digitalagenda stellt sich die Frage, was sich zwischen den fortschrittlicheren KI-Ländern und Ländern wie Deutschland unterscheidet. Die Analyse basiert auf einem zweistufigen Ansatz, um strukturelle Unterschiede zwischen KI-Vorreiter- und KI-Mittelfeld-Ländern zu identifizieren und mögliche Ansätze für Deutschland abzuleiten: Quantitative Analyse: In der quantitativen Analyse werden zunächst statistisch signifikante Unterschiede zwischen ausgewählten KI-Vorreiter-Ländern (Dänemark, Belgien, Niederlande) und dem KI-Mittelfeld (Deutschland, Schweden, Österreich) identifiziert. Dazu werden 270 KI-Variablen und 133.689 sozioökonomische, infrastrukturelle und bildungsbezogene Merkmale aus Eurostat-Daten für die Jahre 2021, 2023 und 2024 analysiert. Die Analyse erfolgt mittels Hauptkomponentenanalyse und Partial-Least-Squares-Regression; Mit diesen statistischen Methoden wird nach Mustern in der KI-Nutzung und nach möglichen erklärenden Variablen gesucht. Im Unterschied zu manuell erstellten Indizes mit subjektiven Gewichtungen oder einer Analyse einzelner Variablen wird mit einer automatisch ermittelten Gewichtung gearbeitet. Unsere Methode eignet sich somit insbesondere um nach bisher unentdeckten Treibern für die KI-Nutzung zu suchen. Qualitative Einordnung: Im zweiten Schritt werden die quantitativen Ergebnisse um ein vertiefendes Desk Research zu den Strategien und Programmen der KI-Vorreiter-Länder ergänzt, mit dem Ziel mögliche Erklärungsansätze für die identifizierten Unterschiede zu finden. Der Fokus liegt dabei auf Bereiche, in denen die KI-Vorreiter signifikant bessere Werte aufweisen als das KI-Mittelfeld. Die quantitative Analyse identifiziert systematische Unterschiede in vier Hauptbereichen. Im Bereich Bildung und Weiterbildung weisen KI-Vorreiter deutlich höhere Teilnahmequoten an formalen und nicht-formalen Lernaktivitäten auf, insbesondere bei IKT-Schulungen über alle Altersgruppen hinweg. Im Bereich Arbeitsmarkt weisen die Vorreiter-Länder niedrigere durchschnittliche Wochenarbeitsstunden auf, gleichzeitig ist die Arbeitsproduktivität aber durchweg höher, was auf effizientere Arbeitsmarktstrukturen hindeuten könnte. Im Bereich digitale Infrastruktur verzeichnen die Spitzenreiter höhere Internet-Konnektivität in Unternehmen aller Größenklassen. Das Benchmarking zeigt, dass die KI-Vorreiter Dänemark, Belgien und die Niederlande ihre digitale Transformation durch kohärente nationale Strategien, praxisorientierte Weiterbildungsangebote und enge Kooperationen zwischen Staat, Wirtschaft und Bildungseinrichtungen vorantreiben. Besonders erfolgsversprechend sind Programme zur gezielten Förderung unterrepräsentierter Gruppen im IKT-Bereich, flexible Jobrotationsmodelle zur Weiterqualifizierung. Für Deutschland ergeben sich mehrere Ansatzpunkte. Die systematische Integration von Weiterbildung in die nationale Digitalstrategie könnte priorisiert werden, wobei leicht zugängliche, praxisorientierte Angebote durch öffentliche Förderung und Kooperationen ermöglicht werden müssten. Programme nach dänischem Vorbild zur Jobrotation können Weiterqualifizierung und Fachkräftegewinnung effektiv verbinden. Die pragmatische Anerkennung nicht-formaler Qualifikationen, wie in Belgien und den Niederlanden praktiziert, kann berufliche Mobilität erhöhen. Zudem sollten einheitliche, verbindliche Ausbaukonzepte für digitale Infrastruktur mit klaren Zuständigkeiten etabliert werden, um die Digitalisierung von Unternehmensprozessen zu beschleunigen und die Datenverfügbarkeit für KI-Anwendungen zu verbessern. Die Studie verdeutlicht, dass erfolgreiche KIImplementierung nicht isoliert erfolgen kann, sondern eingebettet sein muss in umfassende Strategien zur digitalen Kompetenzentwicklung, Arbeitsmarktintegration und Infrastrukturausbau.

Keywords: Künstliche Intelligenz; Einführung; Vergleich; EU-Staaten (search for similar items in EconPapers)
Date: 2025
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